https://www.bilibili.com/read/cv22449403/https://www.cnblogs.com/graphics/archive/2010/08/03/1791626.html 下面是对此公式的简单推导：如下图所示，可以知道投影向量 A(projected)的方向和 B的方向相同，长度是 |A|·cosθ所以有：A(projected) =B(normalize

代码：#定义一个函数来处理文件defprocess_file(src_filename,unique_filename):seen=set()duplicates=set()withopen(src_filename,'r',encoding='utf-8')asfile:forlineinfile:#将读取的行转换为小写，以避免大小写差异导

一：批量归一化（BatchNormalization）代码解释：函数定义：batch_norm函数接受输入数据X、缩放参数gamma、平移参数beta和一个小常数epsilon，用于防止除零错误。X的形状为(N,D)，其中N是批量大小，D是特征维度。gamma和beta的形状为(1,D)。计算批量均值和方差：me

属性和方法作用normalized使用Vector3.normalized的一个常见场景是在物理模拟中，比如计算速度向量或在射线投射（Raycasting）中确定射线的方向。LerpVector3.Lerp在Unity中非常常用，尤其是在动画和游戏逻辑中，用于平滑地过渡从一个状态到另一个状态，例如角色移动、颜色渐变

空气质量与车流量对应指标的相关性分析目录空气质量与车流量对应指标的相关性分析数据预处理处理目标代码实现相关系数表两两变量关系图相关系数热力图相关系数聚类图相关程度较高的关系呈现数据预处理1.当天空气质量/车流量其中一类全部缺失/均缺失的占整体数据的不到5%，这部分

Lerp函数与自动normalized​ 在编写unity代码物体旋转的一个部分遇到了一个奇怪的问题：对tansform.forward使用lerp函数竟然不起作用？​ ​ 如果moveDir是(0,0,0)，在游戏中角色不会旋转视角回原点(这里当时脑抽了，Vector3.zero也不是原点啊)。但奇怪的是，为什么即使Slerp函数(基本与

VK_FORMAT_A8B8G8R8_UNORM_PACK32VK_FORMAT_A8B8G8R8_SNORM_PACK32VK_FORMAT_A8B8G8R8_USCALED_PACK32VK_FORMAT_A8B8G8R8_SSCALED_PACK32VK_FORMAT_A8B8G8R8_UINT_PACK32 引用规范中的 IdentificationofFormats 和 ConversionfromNormalizedFixed-

P1让我们先来设一个场景：你拥有一个书店，现在你要统计书店每天卖了多少本书，你可能写一个简单的列表来记录：[45、55、30]过了一段时间后，你还想分类记录每天不同类型的书销量如何，你可能记录如下：小说科学艺术第一天102030第二天152535第三天51015又过了一段时间，除了销量外，你还想进一步记

直接举一个例子。假设有一个包含N个样本的信号，表示\(x[n]\)，其中\(n=0,1,2,...,N-1\)。信号的DFT表示\(X[k]\)，其中\(k=0,1,2,...,N-1\)，对应信号在不同频率上的分量，DFT的计算公式如下：\[X[k]=\sum\nolimits_{n=0}^Nx[n]\cdote^{-j(2\pi/N)\cdotk\cdotn}

Dynamicallyrenderingfalse-colorindicesRed-Green-Blue(RGB)Color-infrared(CIR)NormalizedDifferenceVegetationIndex(NDVI)NormalizedDifferenceWater

PS：要转载请注明出处，本人版权所有。PS:这个只是基于《我自己》的理解，如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。前置说明  本文作为本人csdnblog的主站的备份。（BlogID

参考：https://blog.csdn.net/weixin_42401159/article/details/112187778在处理一些自然语言文字的过程中，会遇到一些表面很奇怪的现象。比如两个单词人肉眼看着一模一样，

摘要：本案例将带大家使用一份开源的S.M.A.R.T.数据集和机器学习中的随机森林算法，来训练一个硬盘故障预测模型，并测试效果。本文分享自华为云社区《​​基于随机森林算法进行硬

//线和平面的交点privateVector3GetIntersectWithLineAndPlane(Vector3point,Vector3direct,Vector3planeNormal,Vector3planePoint){float

学习内容了解如何为可视化准备数据了解如果利用可视化来探索分析结果火山图可视化热图可视化可视化结果当我们处理大量数据时，以图形方式显示该信息以获得更多信息，

R语言对巨灾风险下的再保险合同定价研究案例：广义线性模型和帕累托分布Paretodistributions分析  本文为非人寿保险课程的一部分，该示例对1900 -2